package com.kara.woodAgent.agent.memory;

import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;

import static dev.langchain4j.store.embedding.filter.MetadataFilterBuilder.metadataKey;

/**
 * @author tzy
 * @version 1.0
 * @project wood_agent
 * @description
 * @date 2025/6/9 14:47:03
 */
public class EnbeddingConfig {


	public static void main(String[] args) {
//		EmbeddingStore embeddingStore = ...
//		EmbeddingModel embeddingModel = ...
//
//		ContentRetriever contentRetriever = EmbeddingStoreContentRetriever.builder()
//				.embeddingStore(embeddingStore)
//				.embeddingModel(embeddingModel)
//				.maxResults(3)
//				// maxResults 也可以根据查询动态指定
//				.dynamicMaxResults(query -> 3)
//				.minScore(0.75)
//				// minScore 也可以根据查询动态指定
//				.dynamicMinScore(query -> 0.75)
//				.filter(metadataKey("userId").isEqualTo("12345"))
//				// filter 也可以根据查询动态指定
//				.dynamicFilter(query -> {
//					String userId = "sssss";
//					return metadataKey("userId").isEqualTo(userId);
//				})
//				.build();

//		contentRetriever.retrieve()
	}
}
